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Esta guia te lleva paso a paso a configurar DataSpoc Lens y ejecutar tus primeras consultas contra un data lake.

1. Instalar Lens

pip install dataspoc-lens[s3]

Reemplaza [s3] con [gcs] o [azure] dependiendo de tu proveedor de nube.

2. Inicializar la configuracion

dataspoc-lens init

Initialized DataSpoc Lens in ~/.dataspoc-lens

Esto crea el directorio de configuracion en ~/.dataspoc-lens/ con un config.yaml por defecto.

3. Registrar un bucket

dataspoc-lens add-bucket s3://my-company-data

Bucket added: s3://my-company-data
Discovering tables...
┌──────────────┬─────────┬──────┬────────────┐
│ Table        │ Columns │ Rows │ Source     │
├──────────────┼─────────┼──────┼────────────┤
│ customers    │ 8       │ 5420 │ postgres   │
│ orders       │ 12      │ 48k  │ postgres   │
│ products     │ 6       │ 312  │ postgres   │
└──────────────┴─────────┴──────┴────────────┘

3 table(s) found.

Lens lee el manifiesto escrito por DataSpoc Pipe (o escanea archivos .parquet) y monta cada tabla como una vista DuckDB.

4. Explorar el catalogo

dataspoc-lens catalog

┌──────────────┬─────────┬──────┬────────────┐
│ Table        │ Columns │ Rows │ Source     │
├──────────────┼─────────┼──────┼────────────┤
│ customers    │ 8       │ 5420 │ postgres   │
│ orders       │ 12      │ 48k  │ postgres   │
│ products     │ 6       │ 312  │ postgres   │
└──────────────┴─────────┴──────┴────────────┘

Ve los detalles de columnas para una tabla especifica:

dataspoc-lens catalog --detail orders

┌─────────────────┬───────────┐
│ Column          │ Type      │
├─────────────────┼───────────┤
│ order_id        │ INTEGER   │
│ customer_id     │ INTEGER   │
│ order_date      │ DATE      │
│ total           │ DOUBLE    │
│ status          │ VARCHAR   │
└─────────────────┴───────────┘

5. Ejecutar una consulta SQL

dataspoc-lens query "SELECT status, COUNT(*) as cnt FROM orders GROUP BY status"

┌───────────┬───────┐
│ status    │ cnt   │
├───────────┼───────┤
│ completed │ 32100 │
│ pending   │ 8450  │
│ cancelled │ 2130  │
└───────────┴───────┘

(3 row(s), 0.142s)

6. Abrir el shell interactivo

dataspoc-lens shell

DataSpoc Lens Shell (DuckDB)
Type SQL or .help for commands.

lens> SELECT * FROM customers LIMIT 3;
┌─────┬──────────────┬───────────────────────┐
│ id  │ name         │ email                 │
├─────┼──────────────┼───────────────────────┤
│ 1   │ Alice Smith  │ alice@example.com     │
│ 2   │ Bob Johnson  │ bob@example.com       │
│ 3   │ Carol White  │ carol@example.com     │
└─────┴──────────────┴───────────────────────┘

(3 row(s), 0.008s)

lens> .quit

7. Configurar consultas con IA (opcional)

Para IA local gratuita usando Ollama:

dataspoc-lens setup-ai

O configura un proveedor en la nube:

export DATASPOC_LLM_PROVIDER=anthropic
export DATASPOC_LLM_API_KEY=sk-ant-...

8. Hacer preguntas en lenguaje natural

dataspoc-lens ask "What are the top 5 customers by total spending?"

SQL: SELECT c.name, SUM(o.total) as total_spent
     FROM customers c JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
     GROUP BY c.name ORDER BY total_spent DESC LIMIT 5

┌──────────────┬─────────────┐
│ name         │ total_spent │
├──────────────┼─────────────┤
│ Alice Smith  │ 15420.50    │
│ Bob Johnson  │ 12300.00    │
│ Carol White  │ 9870.25     │
│ Dave Brown   │ 8540.00     │
│ Eve Davis    │ 7210.75     │
└──────────────┴─────────────┘

(5 row(s), 1.230s)

Siguientes pasos

• Shell Interactivo — conoce los comandos dot y funcionalidades del shell
• AI Ask — configura proveedores de IA y uso avanzado
• Notebooks — usa Jupyter o Marimo con tus datos
• Referencia de Comandos — referencia completa del CLI